Infotel Conseil accompagne les directions Informatiques et Métiers des grandes entreprises depuis plus de 40 ans (Airbus, BNP Paribas, Banque de France, BPCE, Air France, Arkéa, Stellantis, etc.). C’est aujourd’hui plus de 3 000 Infotéliens qui ont rejoint le groupe en France (Paris, Toulouse, Lyon, Bordeaux, Lille, Rennes, Nantes, etc.) et à l’étranger (UK, Monaco, Allemagne, US, Canada, Inde, Maroc). Nous avons ainsi réalisé en 2024 un chiffre d’affaires de 294,8 M€.

Infotel Conseil, spécialiste des projets IT, intervient pour ses clients sur la gestion et l’évolution de leur patrimoine informatique.

VOS MISSIONS

Pour les besoins de la mise en œuvre du Programme Extended Monaco, nous recherchons pour notre client un Machine Learning Operations Engineer afin d’assurer l’industrialisation, la mise en production et garantir la fiabilité à grande échelle de Data Science/Machine Learning.

Le Machine Learning Ops Engineer sera principalement le pont entre l’équipe Data au sens large (Data Engineer, Datascientist, Ingénieur IA) et l’équipe Opérations/DevOps. L’objectif principal sera d’industrialiser les projets de Machine Learning, de l’expérimentation jusqu’au déploiement en production, en garantissant robustesse, scalabilité et reproductibilité. Ce rôle technique est intégralement orienté delivery / développement logiciel

• Concevoir et industrialiser les cas d’usage : structurer techniquement le projet, implémenter les tests
• Concevoir et maintenir les pipelines d’intégration continue (CI), de déploiement continu (CD) et d’entraînement continu (CT) pour les modèles de ML
• Automatiser les flux de travail de la donnée (Data Pipelines Airflow) en collaboration avec le Data Engineer
• Garantir la reproductibilité des entraînements (versioning des données, du code et des modèles)
• Conteneuriser les cas d’usage et modèles (Docker), orchestrer leur déploiement (Kubernetes)
• Mettre en place des stratégies de « Model Serving » (API REST, gRPC, Batch processing)
• Mettre en place des outils de surveillance pour suivre la santé des modèles en production
• Détecter et alerter sur le Data Drift (dérive des données) et le Model Drift (baisse de performance)
• Gérer le cycle de vie complet des modèles (re-training, mise hors service)
• Être capable de développer des interfaces pour mettre à disposition et valoriser les résultats

VOTRE PROFIL

• BAC+5 dans les domaines de l’informatique, de la data, des systèmes d’information ou de l’ingénierie logicielle
• Expérience d’au moins 2 ans en Data Engineering, ML Engineering, AI Engineering ou Data Science
• Solides compétences en modélisation et analyse de données : méthodes statistiques, machine learning supervisé et non supervisé, séries temporelles, évaluation et interprétabilité des modèles, modélisations paramétriques et simulations
• Maîtrise de Python et de ses principales bibliothèques : numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, xgboost, lightgbm, statsmodels
• Utilisation efficace des environnements collaboratifs et outils de versionnement : GitLab, GitHub, VSCode, Jupyter, tests unitaires
• Exploitation des outils d’industrialisation et de traitement distribué : Spark, PySpark, Polars, DBT, Kafka, Trino et de requêtage de base de données (SQL, …)
• Mise en œuvre des pratiques MLOps : conception de pipelines, automatisation, CI/CD, déploiement et supervision de modèles (Airflow, MLflow, FastAPI, Docker, Kubernetes)
• Conception de visualisations et analyses exploratoires pertinentes à l’aide de matplotlib, seaborn, plotly ou Tableau
• Outils de ML Ops pour monitorer des modèles (ex. MLFlow, giskard, …)
• Rigueur scientifique, autonomie, curiosité technologique et sens affirmé de l’innovation
• Compétences rédactionnelles, rigueur, gestion des priorités
• Excellent savoir être : intégrité et discrétion professionnelle, orientation qualité et amélioration continue
• Français courant obligatoire

NOTRE ENVIRONNEMENT INFOTELIEN  

Nos offres d’emploi sont ouvertes à toutes et à tous, sans discrimination fondée sur des caractéristiques personnelles. Nos chargés de recrutement restent à disposition si vous souhaitez en savoir plus sur nos valeurs et nos engagements.

Si votre profil est retenu, un chargé de recrutement prendra contact avec vous afin de discuter de votre parcours et de vos souhaits pour rejoindre Infotel. Vous aurez ensuite l’occasion de rencontrer l’un de nos ingénieurs d’affaires et/ou Directeurs d’agence avec qui vous pourrez échanger de manière plus précise sur nos opportunités.

Nous avons hâte de lire votre candidature !